AIRMEC/HECTOR
📦 オープンソースプロジェクトAIRMEC
H&Eスライドと臨床ステージからがん再発リスクを予測するマルチモーダル深層学習フレームワーク。
HECTORは、がん予後予測におけるマルチモーダルデータ融合の課題に取り組む、計算病理学の重要な進歩です。PyTorchを基盤とし、自己教師あり学習を用いてホールスライド画像（H&E染色）から高次元の特徴量を抽出します。これらの視覚的特徴と腫瘍ステージなどの臨床データを融合し、再発リスクをスコアリングします。この手法は、組織病理学や臨床ステージを個別に扱う限界を克服します。リポジトリには、特徴抽出、融合層、学習パイプラインのアーキテクチャが含まれており、腫瘍学における予測モデル構築を目指す研究者にとって貴重なリソースです。高解像度な病理スライドの空間情報を保持し、臨床的アウトカムと効果的に相関させるよう最適化されています。
💡ハイライト
- ├─H&E画像と臨床ステージのマルチモーダル融合
- ├─自己教師あり学習による特徴抽出
- └─PyTorchベースの予後予測モデリング
🎯対象
- ├─計算病理学者
- └─医療AI研究者